`switch` में

`switch` के बारे में

switch() फंक्शन if ... else if की लंबी कतार की जगह एक छोटा विकल्प हो सकता है। जिस वेरिएबल पर switch() लगाया जाता है वह आमतौर पर एक स्ट्रिंग है, और ऐसी स्थिति में सेलेक्टर से उद्धरण चिह्न हटाए जा सकते हैं।

star <- function(type) {
  switch(type,
    M = , # will "fall through" if no value given
    K = "red dwarf",
    G = "Earth-like",
    "bigger star" # only correct for O,B,A,F
  )
}

> star("M")
[1] "red dwarf"

ध्यान रखिए कि कोई विकल्प तभी अगले विकल्प तक जाता है जब उसकी वैल्यू खाली छोड़ी गई हो, जैसे ऊपर के उदाहरण में M के साथ है। कुछ दूसरी भाषाओं की तरह यहाँ break स्टेटमेंट डालने की ज़रूरत नहीं है।

आखिरी वैल्यू एक डिफॉल्ट हो सकती है, जैसे यहाँ है, या stop(), जिससे तब एरर मिलती है जब शर्तों से सारी संभावनाएँ कवर करनी हों। पूर्णांक पर switch() करना थोड़ा अलग होता है: इनमें डिफॉल्ट हमेशा NULL होता है (इस पर शून्यता कॉन्सेप्ट में बात की जाएगी)।

dplyr में फंक्शन

बेस R में switch काफी सीमित है: यह सिर्फ एक इनपुट से सटीक मेल ही कर सकता है। 1993 में जब R पहली बार आया था तब यह ठीक लगता था, लेकिन आज के इस्तेमाल के लिए इसमें सुधार की ज़रूरत है।

dplyr लाइब्रेरी switch से जुड़े दो अतिरिक्त फंक्शन देती है।

recode_values और replace_values फंक्शन

ये दोनों जुड़े फंक्शन पुरानी वैल्यू को नई वैल्यू में बदलने की switch जैसी मैपिंग करते हैं, जो एक पूरे वेक्टर पर एक साथ लागू होती है।

दोनों में मुख्य अंतर यह है कि recode_values() बिल्कुल नया वेक्टर बनाता है, जबकि replace_values() किसी मौजूदा वेक्टर को आंशिक रूप से बदलने देता है।

मिलान अब भी सटीक ही होता है, बस इतना फर्क है:

• बाईं ओर के विकल्प वेक्टर हो सकते हैं, और अगर उनका कोई भी एलिमेंट मैच करता है तो इनपुट मैच माना जाता है।
• बाईं ओर के विकल्पों और दाईं ओर के परिणामों को = की जगह टिल्ड ~ से जोड़ा जाता है।
• छूटी हुई वैल्यू NA को सीधे मैच किया जा सकता है (इस पर शून्यता कॉन्सेप्ट में बात की जाएगी)।
• हर स्थिति में एक डिफॉल्ट दिया जा सकता है।

library(dplyr)

x <- c("a", "b", "a", "d", "b", NA, "c", "e", "z")
recode_values(
  x,
  "a" ~ 1,
  "b" ~ 2,
  "c" ~ 3,
  c("d", "e") ~ 4, # either "d' or "e" will match
  NA ~ 0,          # matches missing values
  default = 100   # note the different syntax for the default
)
#> [1]   1   2   1   4   2   0   3   4 100

case_when फंक्शन

case_when case_match के सिंटैक्स को एक कदम और आगे ले जाता है, क्योंकि यह ~ के बाईं ओर कोई भी लॉजिकल एक्सप्रेशन लिखने देता है।

इनपुट वेक्टर (नीचे के उदाहरण में x) आर्गुमेंट के तौर पर नहीं दिया जाता; उसे पहले से बना हुआ होना चाहिए।

x <- 1:10
case_when(
  x < 3 ~ "low",
  between(x, 3, 5) ~ "mid",
  between(x, 6, 8) ~ "high",
  .default = "what?"
)
#>  [1] "low"   "low"   "mid"   "mid"   "mid"   "high"  "high"  "high"  "what?" "what?"

between() फंक्शन भी dplyr का ही हिस्सा है।

स्ट्रिंग फंक्शन पर पहले ही बात हो चुकी है और रेगुलर एक्सप्रेशन्स आगे आने वाले किसी कॉन्सेप्ट का विषय होंगे। ये case_when के साथ बहुत अच्छी तरह मिल जाते हैं।

library(stringr)

tracks <- "R C Python C# Elixir C++ Odin" |> str_split_1(" ")
tracks
#> [1] "R"      "C"      "Python" "C#"     "Elixir" "C++"    "Odin"  

case_when(
  str_starts(tracks, "C") ~ "C-like",
  str_starts(tracks, "[AEIOU]") ~ "vowel",
  .default = "other"
)
#> [1] "other"  "C-like" "other"  "C-like" "vowel"  "C-like" "vowel"